KUNSERVE系统创新性地解决了大模型在线服务中GPU显存被KVCache占满的问题。其核心思路是通过在多卡间动态分配模型参数，临时释放部分冗余参数空间用于KVCache，采用多卡流水线协作保持推理连续性。实验显示，该方法在流量突发时能显著降低首字延迟（TTFT），P99延迟最高可减少72.2倍，仅以每字延迟（TPOT）轻微增加16%-23%为代价。系统通过参数丢弃计划、GPU虚拟内存管理和前瞻

想象一下，你招了一个名牌大学毕业的实习生（也就是大模型）。他很聪明，常识很丰富，但他不知道你们公司具体的业务是怎么干的。现在你想让他帮你写一份“周报”。Zero-shot（零样本）：你直接对他说：“帮我写份周报。*结果*：他凭感觉写了一份，格式全错，根本不是你们公司要的那个样。Few-shot（少样本）：你拿出2~3 份以前别人写过的优秀周报给他看，说：“照着这个样子给我写。*结果*：他看了一眼，

RAGflow 有充足预算，愿意投入，服务器资源足，定制化要求高，精度要求高WeKnora：RAG问答集成企微，投入中等，定制化中等阿里百炼：文档保密安全性要求不是很高，钱多，省心。

Tokencake是首个以KV Cache 为中心、专为LLM 多智能体应用设计的服务框架。通过智能体感知的空间分区与预测驱动的时间卸载/加载机制，有效解决了多智能体场景下的资源争用与缓存闲置问题，在真实负载下显著优于现有系统。原文：大型语言模型（LLM）正越来越多地应用于需要外部函数调用的复杂多智能体场景中。这类工作负载给KV Cache带来了严峻的性能挑战：空间竞争会导致关键智能体的缓存被驱逐

谷歌发布突破性轻量级大模型Gemini3Flash，其参数规模仅为Pro版本的1/5-1/10，却在多项复杂任务上反超Pro版本。核心突破在于创新的Titans架构，通过神经记忆机制实现：1）测试时动态学习，将重要信息存入长期记忆；2）基于"惊奇度"指标选择性记忆关键内容；3）线性复杂度处理百万级上下文，在OpenAI MRCR测试中达到90%准确率。该模型以0.5美元/百万t

CS229 Lecture notes原作者：Andrew Ng（吴恩达）翻译：CycleUser监督学习（Supervisedlearning）咱们先来聊几个使用监督学习来解决问题的实例。假如咱们有一个数据集，里面的数据是俄勒冈州波特兰市的 47 套房屋的面积和价格：这些数据来投个图吧：这里要先规范一下符号和含义，这些符号以后

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CS229 Lecture notes原作者：Andrew Ng（吴恩达）翻译：CycleUser PartIV生成学习算法，GenerativeLearning algorithms目前为止，我们讲过的学习算法的模型都是p (y|x;θ)，也就是给定 x 下的 y 的条件分布，以 θ 为参数。例如，逻辑回归中就是以 hθ(x) = g(

CS229 Lecture notes原作者：Andrew Ng（吴恩达）翻译：CycleUserPartV
学习理论（Learning Theory）1偏差/方差的权衡（Bias/variance tradeoff ）在讲线性回归的时候，我们讨论过这样的问题：拟合数据的时候，选择线性的“y = θ0 +θ1x”这样的“简单”模型，还是选择多项式

转自：帐号已迁移大家好，我是小王，是一名刚刚加入机器人队的大学生。有人说搞机器人特别简单，只要画画图，拧拧螺丝，敲敲代码就可以了。He tui！要这么容易，每年能有上百支机器人队伍，花十几万挤破了头都抢不到30万奖金吗？不过，团队有了我这种天才，一定能突破技术、碾压对手、改变历史、创造奇迹，赢走冠军奖杯！嘿嘿，光是想想就有点小激动呢！不管了，先设计一台机器人让队友们刮目相看吧！机器人跟人一样，人有